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Referent: Claudius Laumen

Seminar zur Geoinformation WS 2000/2001. Ansätze zur Optimierung der Land - und Wassernutzung in ökologisch stark geschädigten Landschaften am Beispiel der Aralsee - Region auf der Grundlage von GIS. Referent: Claudius Laumen. Datum: 06.11.2000. Der Aralsee:. - liegt in Kasachstan und

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Presentation Transcript

  1. Seminar zur Geoinformation WS 2000/2001 Ansätze zur Optimierung der Land - und Wassernutzung in ökologisch stark geschädigten Landschaften am Beispiel der Aralsee - Region auf der Grundlagevon GIS Referent: Claudius Laumen Datum: 06.11.2000

  2. Der Aralsee: - liegt in Kasachstan und Usbekistan; - 700 km östlich vom Kaspischen Meer; Maßstab 1:72 000 000 Politische Übersicht

  3. Tiefland von Turan; • Zuflüsse: Amu-Darja und Syr-Darja; Amu-Darja-Delta; • Wüsten: Karakum, Kysylkum; • Bewässerungskanal „Kara-Kum“ (1.300 km); Maßstab: 1:16 000 000 Physische Übersicht

  4. 1995 1996 Orange: 3.900km² Ausmaß der Verlandung: - 1960 war der Aralsee der viertgrößte See der Welt; - durch eine überhöhte Wasserentnahme aus seinen Zuflüssen reduzierte sich der See auf 40% seiner ehemaligen Fläche, bei weniger als 20% seines ursprünglichen Volumens; Problem: Aralseeschrumpfung - Verlandung des Aralsees seit 1960

  5. Ursachen der Aralseeschrumpfung • Anstieg des Bewässerungsfeldbaus von 3 Mio. ha auf über 8 Mio. ha in der Aralsee- Region im Zeitraum von 1960 bis 1989; • Bau des 1300 km langen „Kara-Kum“- Bewässerungskanals durch Turkmenistan im Jahr 1956 (zusätzliche Wasserableitung aus dem Amu-Darja); • Hohe Wasserverluste durch die veralteten Bewässerungskanäle (Infiltration, Evaporation); • Hoher Wasserbedarf durch mehrmaliges jährliches „Auswaschen“ der versalzten Böden;

  6. Folgen der Verlandung des Aralsees (Amu-Darja-Delta) • Verringerung der Fläche der natürlichen Seen und Feuchtigkeit im nördlichen Teil des Amu-Darja-Deltas um mehr als 85%; • Absinkender Grundwasserspiegel (3-8m) im nördlichen Teil des Deltas als Folge der Seespiegelabsenkungen des Aralsees; • Zunahme der Intensität der Staub -und Salzstürme bedingt durch Deflation von den ehemaligen Seebodenflächen; • Neue Krankheitsbilder in der Bevölkerung (10% Säuglingssterblichkeit, Typhus, Cholera); Reduktion des Fischfangs im Aralsee von 44000 t/a (1960) auf 0 t/a (1992); • Rückgang der Produktivität in den Bewässerungsgebieten durch steigende Bodenversalzung;

  7. Lösungsansätze mit fernerkundungsgestützten GIS Wissenschafftliche Zielsetzung: - Entwicklung eines Modells für das Amu-Darja-Delta, welches eine optimale Verteilung der wichtigsten Kulturen Baumwolle und Reis hinsichtlich wasserwirtschaftlicher und landwirtschaftlicher Rahmen- bedingungen ermöglicht; - Wassereinsparungsmöglichkeiten im Agrarsektor des Amu-Darja Deltas durch eine partielle Substitution der Nutzpflanzen Baumwolle und Reis mit alternativen Kulturen (z.B. Soja); - Die Ergebnisse sollen eine Diskussionsgrundlage für die politischen Entscheidungsträger und Planer vor Ort bieten.

  8. Optimierung der Landnutzung im Amu-Darja-Delta FE-Daten GEO-Daten Landnutzungs- klassifikation Kanalsystem / Bodenqualität Vegetationszyklen Klimadaten Berechnung des aktuellen Wasserbedarfs Landnutzungs- karte Modelierung des landwirtschaftlichen Wasserbedarfs Standortverträg- lichkeit Modellierung der optimalen Nutzpflanzenverteilung

  9. Landnutzungsklassifikation • Ableitung der verschiedenen Landnutzungen (Fläche und Verteilung) aus spektralen Informationen; Vorteil von Satellitendaten: Abdeckung, hohe Aktualität; • Datengrundlage: Resurs-01 MSU-SK-Daten: (Auflösung: 170m x 170m ; flächendeckend); • „Mischpixel“-Problems: Spektrales Mischsignal verschiedener Landnutzungsobjekte;

  10. Landnutzungskarte Problem: Klassifikation von Reis

  11. Aus NOAA-AVHRR-Daten erhält man eine mehrfach zeitliche Abdeckung des Untersuchungsgebietes für jeden Monat; • Auswertung durch die Berechnung von NDVI-Produkten; (Normalized Difference Vegetation Index) NDVI als Maß für die photosynthetische Aktivität der Pflanzen; Ergebnis: - Begrenzung des Deltas; - Definition von Ausschluß- flächen; Ableitung phänologischer Parameter

  12. Ergebnis: Differenzierung der einzelnen Landnutzungsklassen; • Verbesserung der Reis-Klassifikationsgenauigkeit von Resurs-01 MSK-SK-Daten um 10%; Ableitung phänologischer Parameter • Darstellung von NDVI-Diagrammen ermöglicht pflanzenspezifische Wachstumsprofile;

  13. Bewertung des Bewässerungssystems: - Ermittlung der relativen Bewässerungskostenaus den Transportwegen (Kanäle) vom Amu-Darja zu den umliegenden Bewässerungsfeldern; Bewertung des Deltas nach GEO-Faktoren • Bewertung des Bodens: Bodentextur und Salzgehalt der Böden; - Wasserverluste, infolge veralterter Bewässerungssysteme als Kosten- faktor; - Kosten als Funktion der Distanz vom Wasserlieferanten und der Länge des Transportweges zu den Feldern; - Höhere Gewichtung der Nebenbewässerungskanäle;

  14. Wasserwirtschaftliche Bewertung Ergebnis der Kostenanalyse:

  15. Modellierung der Nutzpflanzenverteilung Multi-Criteria-Evaluation (MCE); Zuordnung von Eignungsklassen: - Bewertung der Faktoren hinsichtlich ihres Einflusses auf die Standort- bedingungen für eine bestimmte Nutzungsart; - Funktionelle Abhängigkeiten von Geofaktoren auf Wachstum und Ertrag der Nutzpflanzen (Bodentextur, Salzgehalt, Grundwasserstand); Gewichtung der Geofaktoren gemäß ihres Anteils am Gesamteinfluß: - geeignete Anbaufläche liegt im Optimumbereich aller Geofaktoren; Intergration der Ausschlußflächen

  16. Eignungspotential Baumwolle Eignungspotential Reis Modellierung der Nutzpflanzenverteilung

  17. Modellierung der Nutzpflanzenverteilung Anteil der Baumwoll -und Reisanbauflächen an den Eignungsklassen

  18. Substitution von Baumwolle und Reis durch Soja; - 15% Reduzierung der unproduktiven Flächen 15-20 km3; Modernisierung der Bewässerungsstruktur; - Berücksichtigung der Infiltrationsverluste: 10 km3/a; Reduktion der Wasserverluste aus dem Drainagesystem; - 15 km3Wüste; Wassereinsparungsmöglichkeiten Einführung von „Water-Pricing“-Modellen;

  19. Schlußbemerkung • Wassereinsparung von 20 km3 Seefläche: 23.000 km² ; Seespiegelhöhe: 33 m ü.M. Experimenteller Anbau von Soja auf selektiven Anbauflächen; • GIS ermöglicht eine schnelle Visualisierung raumbezogener Informationen, was bisher nur in zeitaufwendigen analogen Verfahren möglich war; Erweiterung von GIS;

  20. Ein usbekisches Sprichwort lautet: „    “ ...und bedeutet: „Wo das Wasser endet, endet auch die Welt“

  21. Datengrundlage und Materialsammlung als zentrales Problem Konventionelle Daten: - z.B. thematische Karten, Statistiken Diese werden über eine Digitalisierung in das System eingegeben; Probleme: - Verfügbarkeit; - unterschiedliche Maßstäbe; - Abdeckungsgrad; - schlechte Qualität des vorhandenen Kartenmaterials; - hohe Datenunsicherheit; Art der Information: - Hydrologie (Bewässerungsnetz); - Infrastruktur; - Boden (Salzgehalt);

  22. Datengrundlage und Materialsammlung als zentrales Problem Fernerkundungsdaten: - flächendeckende Erfassung (z.B. Landnutzung) - republik-übergreifende Abdeckung; - hohe Aktualität; - multitemporaler Aspekt (Desertifikationsdynamik); Für eine umfassende Beschreibung des Problems ist eine Kombination von konventionellen Daten mit aktuellen Fernerkundungsdaten erforderlich.

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